Приготовьте аргументы: что нужно сделать, чтобы зритель вам поверил | Большие Идеи

・ Корпоративный опыт

Приготовьте аргументы: что нужно сделать, чтобы зритель
вам поверил

Какой должна быть аргументация в обучающем корпоративном видео

Авторы: Андрей Скворцов , Наталья Журавлева , Алексей Каптерев

Приготовьте аргументы: что нужно сделать, чтобы зритель вам поверил
Unsplash/Ignacio Amenábar

читайте также

Бессмертный Маслоу, или Как я провела свой отпуск на Алтае

Юлиана Лункина

Книги

Никольская Вера подготовила

Научная степень на заказ

Владимир Рувинский

Как нужно одеваться для виртуальных совещаний

Ноа Зандан,  Халли Линч

От редакции. Мы продолжаем серию публикаций о правилах создания обучающих видео для корпоративных целей, написанную создателями образовательного видеосериала для HR-специалистов — «HR4HR». Предыдущие части:

1. Какой длины должно быть обучающее видео;

2. Как определить свою аудиторию;

3. Как рассказывать истории.

В этой части мы хотим поговорить об аргументации. Мы стараемся, чтобы в наших роликах речь спикера была не только максимально конкретной (без «воды» и общих слов), но и, по возможности, без субъективных оценок. В идеале зритель должен сам делать выводы — что хорошо, а что плохо, что работает, а что нет, что эффективно, а что не очень. Но для этого зрителю нужны аргументы.

К сожалению, авторы обучающих материалов не всегда серьезно относятся к аргументации, а иногда и вовсе обходятся без нее — делают заявление, но не утруждают себя доказательствами. Если аргументы в материале все-таки есть, то часто не слишком весомые. Это могут быть, например, отсылки к экспертизе автора: «Мой опыт доказывает, что это работает». Если автор — признанный эксперт в данной теме, то подобные высказывания звучат солидно, но, как показывают исследования, надежность таких аргументов вызывает сомнения. В качестве доказательств могут также выступать истории, примеры, кейсы. Они показывают (при условии, что событие описано верно), что нечто сработало один раз, — однако, из этого нельзя сделать вывод, что оно сработает снова, тем более в других условиях. Логические допущения в стиле «»после» — значит «вследствие»» — «мы покрасили стены в зеленый цвет, и эффективность выросла», — также не назовешь надежными, поскольку они упускают из вида массу факторов, например смену руководителя, произошедшую в этот же период.

То же можно сказать и о метафорах вроде «это работает, потому что это похоже на то, что действительно работает». Аналогия в таких случаях может быть весьма условной: пирамида, и вправду, устойчивая фигура, но это не делает устойчивой концепцию, представленную в виде пирамиды. Более того, метафоры в принципе не являются доказательством — они лишь плод фантазии. И все же это не мешает им быть убедительными. Большое количество манипуляций, которые могут быть убедительными, описал Роберт Чалдини в книге «Психология убеждения».

На наш взгляд, создавая обучающий ролик, особенно по новым темам, важно думать не о том, как бы убедить аудиторию любой ценой. Обучение других — это повод проверить себя, еще раз убедиться, что наши подходы эффективны, что результат — не случайный, что между действием и результатом действительно есть связь. После чего мы можем предъявлять их публике, конечно, вместе с доказательствами. Это, если хотите, проявление социальной ответственности авторов обучающих материалов.

В разных сферах жизни аргументация работает по-разному. В научной дискуссии хорошим аргументом будет ссылка на результаты исследования. В политике или в быту чаще срабатывают эмоциональные аргументы. Бизнес занимает промежуточное положение между наукой и политикой.

Сбербанк стремится быть ближе к науке, приоритет для нас — принятие решений на основе данных. Но в отличие от науки, в бизнесе решения должны приниматься быстро. Чтобы провести исследования и даже рассказать о них в обучающем ролике, потребуется много времени — а его у нас нет. Наша задача — найти такие аргументы, которые будут честными и фактически точными, но при этом их поиск не потребует чрезмерных вложений (прежде всего временных), а рассказ о них не перегрузит ролик.

Какие аргументы самые убедительные? В науке существует иерархия доказательств. В самом низу находятся истории (отдельные случаи, кейсы). Они доказывают только то, что событие в принципе возможно. Часто говорят, что «истории не доказательство». Это не так. Истории — это слабое доказательство. Но если нужно проиллюстрировать, что существует проблема низкой эффективности сотрудника-новичка, — истории вполне достаточно.

Уровнем выше следует логика: как правило, она базируется на качественных (то есть без цифр, в отличие от количественных) исследованиях, которые выявляют неочевидные, но закономерные связи между явлениями. Если мы можем понять логически (например, на основе нескольких интервью), как связан малый срок работы сотрудника-новичка с его эффективностью, то такая логика может быть аргументом — более убедительным, чем история.

На следующем уровне находится статистика: когортные и кросс-секционные исследования, эксперименты с контрольной группой. Например, сравнение уровня развития компетенций у тех, кто проходил обучение, и у тех, кто не проходил; анализ уровня текучести новых сотрудников до внедрения программы адаптации и после; изучение результатов психологического тестирования у высоко- или малоэффективных сотрудников; выявление разной динамики карьерного роста у руководителей с опытом релокаций на другие территории и без подобного опыта. Для Сбербанка управление на основе данных — ключевая задача, но даже нам нелегко находить подобного рода доказательства.

Наконец, самый высокий уровень — метаанализ, исследования, которые обобщают данные других исследований. Такого рода доказательства можно встретить в обзорах консалтинговых компаний и в научных статьях. Мы тоже по возможности ссылались на них.

В качестве аргумента может выступить и мнение эксперта: этот тип доказательства стоит особняком, поскольку его убедительность во многом зависит от того, к каким аргументам прибегает сам эксперт. Если он обобщает свой опыт — это второй уровень, если статистические исследования — третий. В США суды с 1923 года считали экспертом того, кто «признан научным сообществом», и принимали его мнение как доказательство — это так называемый стандарт Фрая. С 1993 года, однако, действует «стандарт Дауберта», который сейчас используется федеральным судом и судами примерно половины штатов: он требует от эксперта уже не просто заявить свое мнение, а объяснять и аргументировать его.

Действует ли эта иерархия за пределами науки? Является ли статистика самым весомым аргументом вне научного сообщества? Похоже, что да. Результаты большого метаобзора (счастье, что он есть!), опубликованного в этом году в журнале Organizational Behavior and Human Decision Processes (1), показывают, что статистика — наиболее убедительный аргумент как для экспертов, так и для неспециалистов.

Что же с убедительной силой историй, всемогущего «сторителлинга»? То же исследование показывает, что истории бывают убедительнее статистики, но только в ситуациях, в которых высока эмоциональная вовлеченность: например, при серьезной угрозе или при принятии решений о здоровье.

Интересно, что другие проанализированные в исследовании факторы (гендер, культура, география) не продемонстрировали влияния на сравнительную убедительность доказательств. В России распространено мнение, что на женщин больше влияют эмоциональные аргументы, а на мужчин — рациональные. Оказывается, это не так.

Сбор аргументов стал самой важной и самой сложной задачей для спикеров нашего проекта. Рассказать о своей практике легко — а попробуй докажи, что она эффективна. В процессе сбора возникало три проблемы. Во-первых, мы рассказываем об относительно новых концепциях, а новое редко бывает 100-процентно доказано, на то оно и новое. Как писал CEO Amazon, Джефф Безос, «большинство решений, скорее всего, нужно принимать, имея около 70% желаемой информации. Когда вы ждете 90% информации, то в большинстве случаев вы, вероятно, слишком медленны». Во-вторых, многие кейсы или статистика, которые нам доступны, являются конфиденциальными. В-третьих, на поиск, проверку, уточнение деталей и «очистку» аргументов (то есть получение разрешения на публикацию) уходит много сил и времени.

Если общая структура ролика определялась за час-полтора на первой же встрече консультанта со спикером, то поиск аргументов иногда занимал недели. Спикеры разговаривали с сотрудниками, проводя порой десятки интервью. Цифры, казалось бы, есть, но, например, выделить и оценить эффективность какого-либо мероприятия зачастую невозможно. Здесь на помощь приходили логика и экспертное мнение.

В качестве примера перечислим все аргументы (сгруппировав их по типам), которые были использованы в ролике «Цифровой профиль сотрудника» (его автор — соавтор этой статьи Наталья Журавлева). Самым популярным оказался аргумент типа «история», при том что у нас не было возможности называть ни конкретные фамилии, ни должности. На втором месте была «логика» с описаниями механизмов взаимосвязей. На третьем — по объему использования, но не по важности — «статистика». Это связано с большой сложностью как накопления, так и распространения корпоративной статистики, поэтому многое, что могло бы быть доказано цифрами, переехало в раздел «мнение эксперта».

И все же мы рекомендуем в качестве аргумента чаще использовать достоверную статистику и ссылки на исследования. Примером может послужить первая статья из нашего цикла, в которой существенную часть составляют описания различных исследований.

Перечень всех аргументов из ролика «Цифровой профиль сотрудника»

Тезисы

  1. Цифровой профиль — важный инструмент принятия кадровых решений.

  2. Цифровой профиль нужен сотруднику не меньше, чем работодателю.

Аргументы

Истории

  • История о том, как при помощи цифровых профилей отобрали людей на переобучение (включает цифры о количестве участников).

  • Перечень параметров, которые хранятся в цифровом профиле сотрудника Сбербанка (выборочно).

  • Пример коллеги, который не знал, что делать для развития карьеры, а профиль дал ему ответ на этот вопрос.

  • Рассказ о поиске кандидата на руководящую позицию: человека, которого нашли по предыдущему опыту, указанному в профиле, мало кто знал лично.

  • История о быстром заполнении анкеты на загранпаспорт.

  • Рассказ одного из сотрудников о том, как он подбирал подарки коллегам, ориентируясь на раздел «хобби».

  • История о поиске 50 сотрудников из числа топ-руководителей для кадрового резерва.

Логика

  • Объяснение того, что профиль нельзя заполнить быстро, так как это трудоемкое дело.

  • Объяснение того, что когда сотрудник сам вводит информацию в профиль, например в графу «мои достижения», то это говорит о его приоритетах, масштабе, реальном опыте, о том, как он оценивает свой вклад.

  • Объяснение того, как профиль становится местом, где можно изложить свой взгляд на собственные достижения и которое может защитить в спорной ситуации.

  • Объяснение того, как информация из профиля влияет на имидж сотрудника в подразделении и на имидж подразделения в целом.

  • Объяснение того, что заполненный профиль — признак доверия и лояльности сотрудника организации.

Статистика

  • Рост доли внутренних перемещений через сервис «Смарт-карьера» благодаря профилям (рост с 22 до 79%).

  • Доля людей, включенных в проект переобучения «Перезапуск» на основе данных профиля.

Мнение эксперта (основанное на статистике, но без представления этой статистики)

  • О том, какие данные из профиля свидетельствуют о скором уходе сотрудника из организации.

  • Примеры данных профиля, свидетельствующих о выгорании.

Продолжение следует

Об авторах

Андрей Скворцов — директор коммуникационной компании «Меркатор», преподаватель ораторского мастерства, телеведущий.

Наталья Журавлева — кандидат психологических наук, начальник управления развития и карьеры ПАО Сбербанк.

Алексей Каптерев — независимый консультант.